[发明专利]一种基于非线性与复杂性多重指标的昏迷程度评价方法

权利要求书

1.一种基于非线性与复杂性多重指标的昏迷程度评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

（1）采集EEG信号；

（2）信号预处理：采用PCA方法进行眼电伪迹的去除，在患者完成眼动和眨眼任务时记录EEG和EOG信号，再计算出这些信号的主成分，作为眼动伪迹的主成分，然后从混合信号中去除该成分，得到校正后的信号；

（3）提取信号特征：以每256个样本点计算一次特征值，分别提取近似熵、复杂度、李亚普诺夫指数以及相关维数作为脑电信号的特征参数；

（4）昏迷状态指数融合：根据步骤（3）得到的特征参数序列，分别计算其两两间的序列相关性；将每一种特征参数按从清醒到脑死亡状态归一化为0至100的数字划分，具体规则如下:清醒状态=100，脑死亡状态=0,其余中间状态的初始值按照一次函数进行线性拟合；各特征序列的相关性系数，按其相关性大小（取绝对值）确定其权值                                                ，其中，，即该特征所占大脑状态指数的权重系数；初始相关性系数由清醒状态下脑电信号确定，待临床试验数据库建立后，以数据库样本为指导调整权重系数；然后将4种特征参数按照权重系数计算，得出最后的昏迷状态指数CSI，这里分别代表4种特征参数。

2.根据权利要求1所述基于非线性与复杂性多重指标的昏迷程度评价方法，其特征在于，所述步骤（4）中，所述临床试验数据库通过以下子步骤建立：

（A）临床病例样本采集：采集不同年龄、不同性别、不同致昏迷原因的患者病例，用相同的脑电信号采集方法，记录下患者相关信息以及脑电信号；

（B）建立对照数据库:根据步骤（A）的脑电信号，分别计算其特征融合系数，最后建立并完善数据库，确立不同年龄段、不同性别、不同致昏迷原因患者各自的融合系数。